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Enregistrement W2885550086 · doi:10.1001/jamainternmed.2018.2820

Association of Endometrial Cancer Risk With Postmenopausal Bleeding in Women

2018· review· en· W2885550086 sur OpenAlexaboutno aff
Megan A. Clarke, Beverly Long, Arena Del Mar Morillo, Marc Arbyn, Jamie N. Bakkum‐Gamez, Nicolas Wentzensen

Notice bibliographique

RevueJAMA Internal Medicine · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEndometrial and Cervical Cancer Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEndometrial cancerMedicineGynecologyUterine cancerMeta-analysisCancerObservational studyOncologyObstetricsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: As the worldwide burden of endometrial cancer continues to rise, interest is growing in the evaluation of early detection and prevention strategies among women at increased risk. Focusing efforts on women with postmenopausal bleeding (PMB), a common symptom of endometrial cancer, may be a useful strategy; however, PMB is not specific for endometrial cancer and is often caused by benign conditions. Objective: To provide a reference of the prevalence of PMB in endometrial cancers and the risk of endometrial cancer in women with PMB. Data Sources: For this systematic review and meta-analysis, PubMed and Embase were searched for English-language studies published January 1, 1977, through January 31, 2017. Study Selection: Observational studies reporting the prevalence of PMB in women with endometrial cancer and the risk of endometrial cancer in women with PMB in unselected populations were selected. Data Extraction and Synthesis: Two independent reviewers evaluated study quality and risk of bias using items from the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale and the Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies tool. Studies that included highly selected populations, lacked detailed inclusion criteria, and/or included 25 or fewer women were excluded. Main Outcomes and Measures: The pooled prevalence of PMB in women with endometrial cancer and the risk of endometrial cancer in women with PMB. Results: A total of 129 unique studies, including 34 432 unique patients with PMB and 6358 with endometrial cancer (40 790 women), were analyzed. The pooled prevalence of PMB among women with endometrial cancer was 91% (95% CI, 87%-93%), irrespective of tumor stage. The pooled risk of endometrial cancer among women with PMB was 9% (95% CI, 8%-11%), with estimates varying by use of hormone therapy (range, 7% [95% CI, 6%-9%] to 12% [95% CI, 9%-15%]; P < .001 for heterogeneity) and geographic region (range, 5% [95% CI, 3%-11%] in North America to 13% [95% CI, 9%-19%] in Western Europe; P = .09 for heterogeneity). Conclusions and Relevance: Early detection strategies focused on women with PMB have the potential to capture as many as 90% of endometrial cancers; however, most women with PMB will not be diagnosed with endometrial cancer. These results can aid in the assessment of the potential clinical value of new early detection markers and clinical management strategies for endometrial cancer and will help to inform clinical and epidemiologic risk prediction models to support decision making.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,005
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,321 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations410
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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